💡
Как Bayer ускоряет разработку лекарств с помощью ИИРазработка одного лекарственного препарата традиционными методами занимает 10-15 лет и обходится примерно в $2,6 млрд, однако более 90% разработанных препаратов
не проходят клинические испытания. О том, как Bayer ускоряет исследования, повышает вероятность успеха разработок и снижает затраты на клинические испытания с помощью ИИ, недавно в интервью
рассказал Сай Джасти, старший вице-президент Bayer и руководитель направления науки о данных и ИИ.
➡️ В отдельных направлениях Bayer уже движется к подходу AI-first, а в остальных переходит от разрозненных экспериментов к системному применению ИИ.
К 2030 году Bayer рассчитывает повысить производительность исследований и разработок как минимум на 40%. В частности, в пяти программах разработки онкологических препаратов Bayer применяет ИИ для определения подходящих групп пациентов и их необходимых размеров, улучшения структуры исследований и сокращения масштабов испытаний.
➡️
Алгоритмы ежедневно обрабатывают большие объемы мультимодальной информации — результатов экспериментов, генетических и геномных данных, данных масс-спектрометрического анализа и др. На внутренней платформе поиска биологических мишеней (клеточных молекул, обычно белков или нуклеиновых кислот, изменение активности которых помогает победить болезнь) ИИ анализирует исторические данные и находит перспективные идеи как минимум на 50% быстрее, чем прежде, уверяет Сай Джасти.
➡️
Агентный ИИ Bayer пока применяет только в ограниченном круге хорошо контролируемых задач. Одни агенты выполняют роль коллег-ученых: изучают научную литературу и готовят выводы. Другие помогают составлять регистрационные досье — комплекты документов о качестве, эффективности и безопасности препарата, направляемые регуляторам. Так, при подготовке документов о препарате для пациентов после инсульта генеративный ИИ позволил сократить сроки с четырех-пяти месяцев до менее, чем четырех недель без снижения качества.
➡️ Чтобы масштабировать применение ИИ, Bayer приходится менять всю организацию работы.
Традиционную иерархию компания заменяет самоорганизующимися кросс-функциональными командами из ученых, клинических испытателей и технических специалистов, которым предоставлены полномочия самостоятельно принимать решения, чтобы быстрее проверять гипотезы. Одновременно Bayer развернула подготовку специалистов двух новых типов, которые особенно нужны компании, сообщил Сай Джасти: посредников между наукой и ИТ, сочетающих медико-фармацевтическую и техническую экспертизу (врачей — специалистов по данным), и экспертов по управлению изменениями, которые будут обучать сотрудников и проектировать совместную работу людей и машин.
#Технологии
✅
Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!